cs.RO（2024-05-09）
📊 共 12 篇论文 | 🔗 3 篇有代码
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支柱一：机器人控制 (Robot Control) (6 🔗1)
支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) (3)
支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 🔗1)
支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (1 🔗1)
🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (6 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Bi-VLA: Vision-Language-Action Model-Based System for Bimanual Robotic Dexterous Manipulations | 提出Bi-VLA模型，用于双臂机器人灵巧操作，实现视觉-语言-动作的无缝集成。 | manipulation dexterous manipulation bi-manual | ||
| 2 | A Thesis on Loco-Manipulation with Non-impulsive Contact-Implicit Planning in a Slithering Robot | 提出基于非冲量隐式接触规划的蛇形机器人Loco-manipulation优化方法 | locomotion manipulation loco-manipulation | ||
| 3 | Narrow-Path, Dynamic Walking Using Integrated Posture Manipulation and Thrust Vectoring | 提出融合姿态控制与推力矢量控制的动态步态方法，提升四足机器人狭窄路径导航能力 | quadruped dynamic walking manipulation | ||
| 4 | Evaluating Real-World Robot Manipulation Policies in Simulation | SIMPLER：用于评估通用机器人操作策略的仿真环境 | manipulation | ||
| 5 | Composable Part-Based Manipulation | 提出可组合的基于部件的操作方法(CPM)，提升机器人操作技能的学习和泛化能力。 | manipulation | ||
| 6 | ASGrasp: Generalizable Transparent Object Reconstruction and 6-DoF Grasp Detection from RGB-D Active Stereo Camera | ASGrasp：基于主动立体视觉的通用透明物体6自由度抓取检测 | sim-to-real domain randomization | ✅ |
🔬 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) (3 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 7 | Benchmarking Neural Radiance Fields for Autonomous Robots: An Overview | 综述NeRF在自主机器人中的应用以提升环境感知能力 | 3D gaussian splatting 3DGS gaussian splatting | ||
| 8 | NGM-SLAM: Gaussian Splatting SLAM with Radiance Field Submap | NGM-SLAM：基于神经辐射场子图的高斯溅射SLAM，解决大场景和回环检测问题 | 3D gaussian splatting 3DGS gaussian splatting | ||
| 9 | RoboHop: Segment-based Topological Map Representation for Open-World Visual Navigation | RoboHop：提出基于图像分割的拓扑地图，用于开放世界视觉导航。 | open-vocabulary open vocabulary |
🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 | Probing Multimodal LLMs as World Models for Driving | 评估多模态LLM在自动驾驶中的世界模型能力，揭示其在动态场景理解中的局限性 | world model large language model multimodal | ||
| 11 | Dynamic Deep Factor Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning | 提出动态深度因子图以解决多智能体强化学习中的价值分解问题 | reinforcement learning | ✅ |
🔬 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (1 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
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| 12 | Robots Can Feel: LLM-based Framework for Robot Ethical Reasoning | 提出基于LLM的机器人伦理推理框架，赋予机器人类人情感决策能力 | large language model | ✅ |